En esta seccion analizaremos la base de datos toyota corolla
# Importacion de la base de datos
BD <- read.csv("/cloud/project/ToyotaCorollaVF.csv")
# Posteriormente analizamos el comportamiento de cada variable, para lo cual se usara el analisis de los cuartiles de los datos numericos
summary(BD)
## Price Age KM FuelType
## Min. : 4350 Min. : 1.00 Min. : 1 Length:1436
## 1st Qu.: 8450 1st Qu.:44.00 1st Qu.: 43000 Class :character
## Median : 9900 Median :61.00 Median : 63390 Mode :character
## Mean :10731 Mean :55.95 Mean : 68533
## 3rd Qu.:11950 3rd Qu.:70.00 3rd Qu.: 87021
## Max. :32500 Max. :80.00 Max. :243000
## HP MetColor Automatic CC
## Min. : 69.0 Min. :0.0000 Min. :0.00000 Min. :1300
## 1st Qu.: 90.0 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.00000 1st Qu.:1400
## Median :110.0 Median :1.0000 Median :0.00000 Median :1600
## Mean :101.5 Mean :0.6748 Mean :0.05571 Mean :1567
## 3rd Qu.:110.0 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:0.00000 3rd Qu.:1600
## Max. :192.0 Max. :1.0000 Max. :1.00000 Max. :2000
## Doors Weight
## Min. :2.000 Min. :1000
## 1st Qu.:3.000 1st Qu.:1040
## Median :4.000 Median :1070
## Mean :4.033 Mean :1072
## 3rd Qu.:5.000 3rd Qu.:1085
## Max. :5.000 Max. :1615
A continuacion usaremos for, if, else y is.numeric para generar un codigo que clasifique grafique los datos segun su naturaleza
BDn <- NULL
BDc <- NULL
columnas <- dim(BD)[2]
par(mfrow = c(2,columnas/2))
for(i in 1:columnas)
{
if(is.numeric(BD[ ,i]) == "TRUE")
{
texto <- paste("Analisis del atributo ", colnames(BD)[i])
hist(BD[ ,i],col = i, main = texto, xlab = colnames(BD)[i])
BDn <- c(BDn,i)
}
else
{
texto <- paste("Analisis del atributo ", colnames(BD)[i])
pie(table(BD[ ,i]), main = texto)
BDc <- c(BDc,i)
}
}